Ich denke immer wieder an OpenGradient – auf eine ruhigere Art als es die meisten Menschen zu tun scheinen.
Zunächst wirkt es wie ein weiterer Versuch, KI mit Krypto zu verbinden.
Das ist die einfache Schlussfolgerung.
Ich glaube nicht, dass sie die nützliche ist.
Das, worauf ich immer wieder zurückkomme, ist Vertrauen.
Nicht die laute Version von Vertrauen, über die man online spricht.
Sondern die schlichte.
Hat die KI tatsächlich das getan, was sie behauptet hat?
Diese Frage wirkt klein, bis Geld im Spiel ist.
Oder private Daten.
Oder ein Agent, der eine Entscheidung trifft, ohne zu warten, bis ein Mensch zustimmt.
Dann wird es schwer.
Früher dachte ich, das Problem sei, KI onchain zu bekommen.
Heute glaube ich, dass diese Formulierung den Kern verfehlt.
KI passt nicht sauber in eine Blockchain.
Die Modelle sind zu groß.
GPU-Arbeit ist zu teuer.
Private Eingaben kann man nicht einfach offenlegen, damit sie jeder inspizieren kann.
Also beginnt die alte Idee, dass jede Validator-Instanz alles prüft, sich zunehmend angespannt anzufühlen.
Hier wirkt OpenGradient für mich anders.
Es scheint nicht zu verlangen, dass eine einzige Maschine alles wird.
Das ist wichtig.
GPU-Nodes können die Modelle ausführen.
Full Nodes können den Beweis prüfen.
Data Nodes können helfen, externe Eingaben weniger „blind“ zu machen.
Storage kann die Dinge aufnehmen, die onchain direkt keinen Sinn ergeben würden.
Nichts davon fühlt sich magisch an.
Wahrscheinlich ist das der Grund, warum es für mich interessanter wirkt.
Es fühlt sich an wie ein Eingeständnis, dass KI-Systeme chaotisch sind – und dass Blockchains die richtigen Teile verifizieren müssen, statt zu versuchen, die ganze Maschine mitzuschleppen.
Trotzdem sehe ich es nicht als gelöst.
Data Nodes sind noch nicht vollständig live.
ZKML ist in großem Maßstab immer noch schwierig.
TEE-basierte Systeme tragen weiterhin Hardware-Annahmen.
Überall gibt es Trade-offs.
Aber auch das ist die ehrliche Form dieses Problems.
Die Zukunft von onchain KI wird wahrscheinlich nicht daher kommen, dass man so tut, als wären alle Outputs perfekt vertrauenslos.
Sie könnte vielmehr daraus entstehen, genau zu wissen, wo Vertrauen in das System eintritt – und darum herum zu bauen, anstatt diese Schwäche zu ignorieren.
#IRGCSaysItStruckKuwaitAndBahrain #USStrikes10IranianMilitaryTargets #FBIUrgesOneCoinVictimsToSeekDOJCompensation #FINMAAcceleratesAIForCryptoOversight
$CAP
$ACT
Zunächst wirkt es wie ein weiterer Versuch, KI mit Krypto zu verbinden.
Das ist die einfache Schlussfolgerung.
Ich glaube nicht, dass sie die nützliche ist.
Das, worauf ich immer wieder zurückkomme, ist Vertrauen.
Nicht die laute Version von Vertrauen, über die man online spricht.
Sondern die schlichte.
Hat die KI tatsächlich das getan, was sie behauptet hat?
Diese Frage wirkt klein, bis Geld im Spiel ist.
Oder private Daten.
Oder ein Agent, der eine Entscheidung trifft, ohne zu warten, bis ein Mensch zustimmt.
Dann wird es schwer.
Früher dachte ich, das Problem sei, KI onchain zu bekommen.
Heute glaube ich, dass diese Formulierung den Kern verfehlt.
KI passt nicht sauber in eine Blockchain.
Die Modelle sind zu groß.
GPU-Arbeit ist zu teuer.
Private Eingaben kann man nicht einfach offenlegen, damit sie jeder inspizieren kann.
Also beginnt die alte Idee, dass jede Validator-Instanz alles prüft, sich zunehmend angespannt anzufühlen.
Hier wirkt OpenGradient für mich anders.
Es scheint nicht zu verlangen, dass eine einzige Maschine alles wird.
Das ist wichtig.
GPU-Nodes können die Modelle ausführen.
Full Nodes können den Beweis prüfen.
Data Nodes können helfen, externe Eingaben weniger „blind“ zu machen.
Storage kann die Dinge aufnehmen, die onchain direkt keinen Sinn ergeben würden.
Nichts davon fühlt sich magisch an.
Wahrscheinlich ist das der Grund, warum es für mich interessanter wirkt.
Es fühlt sich an wie ein Eingeständnis, dass KI-Systeme chaotisch sind – und dass Blockchains die richtigen Teile verifizieren müssen, statt zu versuchen, die ganze Maschine mitzuschleppen.
Trotzdem sehe ich es nicht als gelöst.
Data Nodes sind noch nicht vollständig live.
ZKML ist in großem Maßstab immer noch schwierig.
TEE-basierte Systeme tragen weiterhin Hardware-Annahmen.
Überall gibt es Trade-offs.
Aber auch das ist die ehrliche Form dieses Problems.
Die Zukunft von onchain KI wird wahrscheinlich nicht daher kommen, dass man so tut, als wären alle Outputs perfekt vertrauenslos.
Sie könnte vielmehr daraus entstehen, genau zu wissen, wo Vertrauen in das System eintritt – und darum herum zu bauen, anstatt diese Schwäche zu ignorieren.
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